10月15日，Meta 发布了 Muse Spark Open，这是一款开放权重多模态模型，总参数量达 8160 亿，支持文本、图像、视频和音频的联合理解与生成，上下文窗口最高 100 万词元。该模型在多项基准测试中与通义千问（Qwen）、智谱 GLM 和月之暗面 Kimi 等头部中文开源模型性能相当，并针对苹果 M5 Ultra 芯片进行了专门优化，在该芯片上运行 70B 蒸馏版时推理速度约为每秒 30 个词元。
8160 亿参数，稀疏注意力降成本
Muse Spark Open 采用稀疏注意力机制，在保持高性能的同时显著降低了推理成本。Meta 声称，该模型在视觉推理和中文理解任务上表现尤为突出，可处理长达数小时的视频内容，适用于视频摘要、监控分析和多模态搜索等场景。与 Qwen、GLM、Kimi 等中国头部开源模型相比，Muse Spark Open 在多语言基准 MMLU-Pro 上的得分相近，但在代码生成任务上略有优势。该模型采用 Apache 2.0 许可证，允许商业免费使用，对企业用户有较强吸引力。
开源策略：先社区后商业
Meta 表示，开源版本权重已在 GitHub 和 HuggingFace 开放下载，面向开发者和研究社区。商业版本将通过 Meta AI API 提供，支持企业定制和私有化部署。这一策略与 Meta 此前的 LLaMA 系列开源路径一致，先通过社区测试打磨模型，再推出商业化变现版本。业内分析认为，Meta 希望借助开源生态快速扩大 Muse 系列的开发者覆盖度，形成对 OpenAI 和 Google 商业闭源模型的差异化竞争。截至目前，Muse Spark Open 在 HuggingFace 已获得超过 8 万次下载。
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